多光譜和高光譜成像是捕獲光譜分辨率高于人類顏色感知的圖像的兩種主要方法。高光譜成像涉及狹窄的、通常是連續(xù)的光譜帶，可能包括數(shù)百或數(shù)千個(gè)光譜，而多光譜成像涉及不同帶寬的光譜帶——不一定是連續(xù)的。多光譜成像可以被認(rèn)為是高光譜成像的簡(jiǎn)化子集。這兩種互補(bǔ)的技術(shù)不存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，因此可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求在兩者之間進(jìn)行選擇。

通常，當(dāng)最終用戶知道要在某些應(yīng)用中識(shí)別或區(qū)分的對(duì)象的光譜特征時(shí)，大多選擇多光譜成像。多光譜成像的方法各不相同。它們包括將帶有單色相機(jī)、多帶通濾波器、光譜儀、棱鏡、濾光輪或可調(diào)濾波器的專用 LED 照明部署到機(jī)器視覺系統(tǒng)中。多個(gè)過濾器或?qū)Ｓ脗鞲衅饕部梢耘c相機(jī)集成以進(jìn)行光譜成像。

高光譜成像是一種收集綜合光譜數(shù)據(jù)立方體的方法，可在土壤或植被遙感等應(yīng)用中進(jìn)行處理和分析。然而，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)從探索性的科學(xué)技術(shù)演變?yōu)槟軌蜻m應(yīng)不同類型的物質(zhì)流和操作環(huán)境的技術(shù)。相關(guān)科研人員表示，如今，高光譜相機(jī)可以識(shí)別和幫助分類不同化學(xué)成分的材料，或測(cè)量材料的質(zhì)量參數(shù)。例如，脂肪和蛋白質(zhì)在 NIR 范圍內(nèi)具有非常獨(dú)特的光譜特征，但無(wú)法在可見光范圍內(nèi)測(cè)量。而專門針對(duì)要求苛刻的工業(yè)應(yīng)用的特殊相機(jī)提供了識(shí)別潛在異物并同時(shí)測(cè)量蛋白質(zhì)和脂肪含量的能力。

多光譜和高光譜成像技術(shù)都非常適合食品檢測(cè)應(yīng)用，但方式不同。機(jī)器視覺系統(tǒng)可以檢查藍(lán)莓、蘋果或草莓等水果的質(zhì)量。可以通過關(guān)注 RGB 和近紅外 (NIR) 波段中的特定波段來(lái)完成此類任務(wù)。

在可見光通道中，系統(tǒng)可以查看表面缺陷，然后在第一個(gè) NIR 波段來(lái)識(shí)別水果的輪廓，并在藍(lán)莓等水果上發(fā)現(xiàn)難以看到的瘀傷。然后，其它波段可以查看成熟度和水分含量。

然而，某些食品檢測(cè)則超出了多光譜成像的能力。例如，梨檢查涉及對(duì)脂肪含量的非常詳細(xì)的分析，這項(xiàng)任務(wù)非常適合高光譜成像技術(shù)。

在最佳成熟期收獲鱷梨可確保較高的水果質(zhì)量。但是，由于在采摘季節(jié)開始時(shí)，考慮到儲(chǔ)藏期，采摘者會(huì)傾向采摘一些未完全成熟的水果。但是這樣，鱷梨的味道和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值則會(huì)受到影響。另一方面，過晚采摘的過熟鱷梨的保質(zhì)期較短，并且增加了疾病風(fēng)險(xiǎn)。所以，預(yù)測(cè)鱷梨的質(zhì)量很困難。高光譜相機(jī)可以檢測(cè)和預(yù)測(cè)肉眼不可見的變化。然后可以構(gòu)建和應(yīng)用預(yù)測(cè)模型來(lái)檢測(cè)水果及其變質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)最高的部分。

所以在決定為給定應(yīng)用程序使用多光譜還是高光譜相機(jī)(或兩者兼而有之)時(shí)，它歸結(jié)為已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)級(jí)別。如果系統(tǒng)集成商或最終用戶知道有一些光譜帶將為檢查或分析提供最高級(jí)別的細(xì)節(jié)，那么就可選擇多光譜成像。在需要比多光譜成像提供的光譜帶更多的光譜帶的情況下，高光譜成像更為適合。此外，當(dāng)用戶不知道應(yīng)用程序的光譜要求或想要收集可以稍后分析的數(shù)據(jù)立方體時(shí)，高光譜成像技術(shù)可以提供幫助。

在農(nóng)民可能引入需要檢查的新水果的情況下，部署這兩種選項(xiàng)可能是有意義的。高光譜相機(jī)可以識(shí)別最佳光譜通道，多光譜相機(jī)可以在這些波段進(jìn)行更高速的檢測(cè)。